Un vote organisé par des gangs ? Observation d’une mission d’observation internationale de l’élection présidentielle de 2014 au Salvador
Bibliographic record
Abstract
Comment se construit le regard de l’observateur électoral international ? Si la normalisation, la généralisation et les conséquences des dispositifs d’observation électorale internationale abordés en tant qu’instruments de « promotion de la démocratie » ont été longuement analysées, les modalités concrètes de production des données de ces missions n’ont été que très peu explorées. À partir de l’observation participante d’une mission coordonnée par une organisation internationale lors de l’élection présidentielle de 2014 au Salvador, nous étudions la façon dont se définissent les critères de ce qui « mérite d’être observé », et dans quelle mesure le dispositif parvient à modeler et à orienter le regard de l’observateur. Le processus de formation permettant de transformer le volontaire néophyte en observateur international compétent est ici retracé, ainsi que les paradoxes du travail sur le terrain, notamment la difficulté pour l’œil étranger à qualifier ce qui est regardé. Ainsi, au Salvador, la standardisation de la méthode d’observation et l’impératif de neutralité ont conduit l’OI à dépolitiser et à écarter de l’étude l’un des principaux enjeux de l’élection : le comportement électoral des maras (gangs criminels transnationaux de jeunes, responsables de l’impressionnant taux de décès violents au Salvador), sur lequel il n’existe encore aucune donnée.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.002 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.002 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.008 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".